简介：今天，首席CTO注释要与您分享多少大数据的相关内容始终与大数据有关。如果您可以添加以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
作者：李李
关联：
资料来源：Zhihu
版权属于作者。对于业务重印，请与作者联系以获得授权。请指示非商业重印的来源。
“大数据”是一个具有特别大卷和特别大的数据类别的数据集，并且此类数据集无法使用传统的数据库工具来捕获，管理和处理其内容。“大数据”是所有索引（卷）中的首先？大，指的是大数据集，通常约为10TB？实际应用程序，许多公司用户将多个数据集放在一起，并形成了FERMATIONPB级别数据。其次，数据类别很大。数据来自各种数据源。数据类型和格式变得越来越丰富。数据处理速度很快。在大量数据的情况下，也可以实时实现数据。最后一个功能是高真实性。由于新数据源的兴趣，例如社交数据，公司内容，交易和应用程序数据，传统数据源的局限性被破坏了。有效的信息越来越需要企业。确保其真实性和安全性。
“大数据”要求新的处理模型具有强大的决策，洞察力发现和流程优化功能，高增长率和多元化信息资产。从数据类别的角度来看，“大数据”是指无法使用传统流程的信息或用于处理或分析的工具，它定义了超过正常处理范围和大小的数据集，并强迫用户采用非传统处理方法。
亚马逊网络服务（AWS）和大数据科学家Johnrauser提到了一个简单的定义：大数据是超过计算机处理功能的大量数据。
大数据研发团队的定义：“大数据是最大的促销技术，也是最时尚的技术。当出现这种现象时，定义就会变得非常混乱。”凯利说：“大数据可能并不包括所有这些。aws。当您的技术达到极限时，它也是限制。DATA限制“ .big数据不是关于如何定义的，最重要的是如何使用它。最大的挑战是哪些技术可以更好地使用数据和使用传统数据库（开源大数据分析工具（例如Hadoop）的兴起）应用大数据。这些非结构化数据服务的价值在哪里。
2.大数据分析
众所周知，大数据不再是数据很大的事实，最重要的现实是分析大数据。只有通过分析，我们才能获得大量的智能，深厚和有价值的信息。因此，越来越多的应用程序涉及大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等。大数据，因此大数据领域中大数据的分析方法是在大数据字段的领域中。尤其重要，可以说这是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于这样的理解，大数据分析的方法理论是什么？
1.视觉分析
具有大数据分析的用户具有大数据分析专家和普通用户，但是大数据分析的最基本要求是视觉分析，因为视觉分析可以假装直观地呈现大数据特征。请讲
2.数据挖掘算法
大数据分析的核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘的算法可以根据不同的数据类型和格式更科学地介绍数据本身的特征。各种统计方法（可以称为真理）可以渗透到内部数据并挖掘出公认的价值。其他方面也是因为另一个方面是因为在这些数据挖掘算法中，以更快地处理大数据。如果算法花费数年的时间来得出结论，那么大数据的价值就无法说。
3.预测分析能力
大数据分析中的最终应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘出特征，并通过科学建立模型，然后可以将新数据带入模型中以预测未来的数据。
4.数据质量和数据管理
大数据分析与数据质量和数据管理密不可分。高质量的数据和有效的数据管理可以确保分析的真实性和宝贵性导致学术研究领域或业务应用领域。
大数据分析的基础是上述五个方面。当然，如果您更多地参与了深度大数据分析，那么有很多更独特，更深，更专业的大数据分析方法。
3.大数据技术
1.数据收集：ETL工具负责分布式，异构数据源，例如关系数据，图形数据文件等数据挖掘。
2.数据访问：关系数据库，NOSQL，SQL等。
3.基础架构：云存储，分布式文件存储等。
4.数据处理：自然语言处理（自然征服过程）是一门与计算机互动与计算机互动的学科。处理自然语言的关键是使计算机“理解”自然语言，因此自然语言处理也称为NLU，自然语言，理解），也称为计算语言学。一方面，它是一种语言信息处理。另一方面，它是人工智能的核心主题之一（AI，人工智能）。
5.统计分析：假设检查，重大测试，差分分析，相关分析，相关分析，t检验，方形分析，卡片分析，部分分析，距离分析，回归分析，简单回归分析，多元回归分析，逐渐回归，回归福克斯以及剩余分析，脊回报，逻辑回归分析，曲线估计，因子分析，聚类分析，主要成分分析，因子分析，快速聚类方法和聚类方法，判断分析，相应的分析，多样化的相应分析（最多最多的 - 标准分析最多的分析）），引导技术等。
6.数据挖掘：分类
（分类），估计，预测，相关组或相关规则（亲和力组或
关联规则，聚类，描述和可视化，描述和可视化），复杂的数据类型挖掘（文本，文本，
网络，图形，视频，音频等）
7.模型预测：预测模型，机器学习，建筑模拟。
8.结果演示：云计算，标签云，关系图等。
第四，大数据特征
要了解大数据的概念，我们必须首先从“大”开始。“大”是数据的比例。大数据通常是指超过10TB（1TB = 1024GB）的数据量。BIG数据与过去的大量数据不同。它的基本特征可以用4 V（Vol-um，品种，价值和速度）总结，即大体积，多样性，低值密度和快速速度。
1，
数据量很大。从结核病水平，跳到PB级别。
2，，
有许多类型的数据，例如网络日志，视频，图片，地理位置信息等。
3，，
低值密度。以连续和不间断的监视过程为例，视频可能只有一两秒钟。
4，，
快速处理速度。1第二定律。最后一点也不同于传统数据挖掘技术。物联网，云计算，移动互联网，汽车网络，移动电话，平板电脑，PC和各种传感器都是所有数据源或载体。
大数据技术是指从各种大量数据中迅速获得有价值的信息技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前，“大数据”不仅提到了数据本身的规模，还提到收集数据的工具，平台和数据分析系统。大数据研发的目的是开发大数据技术并将其应用于相关领域，并通过解决大量数据处理问题来促进其突破性开发。大数据时代带来的挑战不仅反映在如何处理大量数据中，还反映了如何加强大数据技术的研发并抓住《时代发展》的最前沿。
5.大数据处理
大数据处理之一：收集
大数据的收集是指使用多个数据库从客户端接收数据（Web，App或Sensor表单等），用户可以使用这些数据库进行简单的查询和处理工作。例如，E -Commerce将使用传统的关系数据库MySQL和Oracle存储每个交易数据。此外，NOSQL数据库（例如Redis和MongoDB）也通常用于数据收集。
在收集大数据的过程中，其主要特征和挑战平行很高，因为可能有成千上万的用户可以访问和运营，例如火车票票务销售网站和淘宝。当峰值价值达到100万时，它是在集合端部署大量数据库以进行支持所必需的，以及如何在这些数据库之间进行负载平衡和碎片确实需要彻底思考和设计。
大数据处理2：导入/预处理
尽管该集合端将有很多数据库，但是如果您想有效地分析这些大量数据，则仍应从前端导入这些数据到集中式的大型分布式数据库或分布式存储群集，并可以导入基础基础。进行一些简单的清洁和预处理工作。还有一些用户使用Twitter中的Storm执行流数据以满足某些企业的真实计算要求。
引言和预处理过程的特征和挑战主要是进口数据。每秒进口量通常达到100m，甚至千兆位水平。
大数据处理3：统计/分析
统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算簇来制作存储在其中的大量数据的一般分析和分类摘要，以满足最常见的分析需求。在这方面，一些真正的时间需要Willemc的绿色，Oracle的exadata以及基于MySQL的存储的Infobright，以及Hadoop可以使用一些批处理处理或半结构数据需求。
统计和分析的主要特征和挑战是涉及大量数据，其系统资源，尤其是I/O，将具有很大的职业。
大数据处理第四：挖掘
与以前的统计和分析过程不同，数据挖掘通常没有任何预集主题，主要基于基于各种算法的现有数据计算，以预测效果（预测），从而实现某种高级数据分析需求。更典型的算法是用于聚类的Kmeans，用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes。所使用的主要工具是Hadoop的Mahout。此过程的特征和挑战主要因采矿算法而复杂化，而所涉及的计算的数量和计算非常大。常用的数据挖掘算法主要是单线线程。
整个大数据处理的一般过程至少应符合这四个步骤，以便被视为相对完整的大数据处理
6.大数据应用和案例分析
大数据应用的关键也是它的必要条件，即“ IT”和“操作”的集成。当然，这里的运营含义可能非常宽，与零售商店在城市运营中的运营一样小。以下案例有关在大数据应用中应用不同组织和不同组织的应用。在这里，我们指出以下情况来自互联网。仅引用本文，并基于此，简单地对其进行了分类和分类。
大数据申请案例：医疗行业
[1] Seton Healthcare是第一个使用IBM最新的Watson技术医疗保健内容分析和预测的客户。这项技术使企业可以找到大量与临床医疗信息有关的患者，并通过大数据处理更好地分析患者信息。
[2]在加拿大多伦多的一家早产婴儿中，每秒读取3,000多个数据。通过这些数据分析，医院可以知道哪些早产儿都会提前有问题，并采取有针对性的措施以避免死亡的早产儿。
[3]它使更多的企业家更加方便地开发产品，例如通过社交网络收集数据。也许在接下来的几年中，他们收集的数据可以使医生的诊断更加准确。例如，它不是每天每天一次普通成年人，但是对您的血液中药剂的检测被代谢，并会自动提醒您您会自动提醒您。您再次服药。
大数据申请案例：能源行业
[1] Smart Grid现在已经在欧洲实现了终端，即So call smart Meter。在德国，为了鼓励使用太阳能，将安装太阳能。除了出售电力外，您还可以在太阳能有过多的电力时回购。收集到的数据可用于预测客户的电力习惯等，以推断未来2到3个月的整个电网将需要多少电力。在此预测中，您可以购买一定数量的电力从发电或电源公司开始。因为电力有点像期货。如果您提前购买，它将更便宜，并且购买该位置会更昂贵。此预测后，购买成本可以降低。
[2]维斯塔斯风系统依靠BiginSights软件和IBM超级计算机，然后分析气象数据以找出安装风力涡轮机和整个风电场的最佳地点。使用大数据，过去需要数周的分析，现在可以在不到一个小时的时间内完成。
大数据应用程序案例：通信行业
[1] XO通信通过使用IBM SPSS预测分析软件降低了客户损失的近一半损失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势并找出缺点，从而帮助公司及时采取措施此外，IBM的新Netezza网络分析加速器将通过提供扩展平台的单一端网络，服务和客户分析来帮助通信公司做出更科学和合理的决策。
[2]电信运营商可以通过数千万客户信息分析各种用户行为和趋势，并将其出售给需要它的公司。这是一种新的数据经济。
[3]中国移动行为针对监视，预警和通过大数据分析进行跟踪。系统会尽快捕获市场变化，然后以最快的方式将其推向指定的负责人，以便他知道市场在最短的时间内。
[4] NTT DOCOMO将手机位置信息与Internet信息结合在一起，为客户提供附近的餐馆信息，当接近最后的公交时间时，提供了最后的巴士信息服务。
从2013年初开始，大数据爆发的焦虑和紧迫感，非自愿参与其中的感觉，驱动许多行业，企业和团体，以关注并开始接触并了解大数据，有意识或无意识，采取主动或必须整合这浪的洪流。但是，当涉及到大数据时，我们在中国拥有多少个数据，它们是分发的，哪些数据可以在哪些数据上可用，哪些行业已经在使用数据，并且工业互联网和数据指导的变化？
因此，可能看到的领土仍然模糊。因此，我们以最高的态度和砖砌的态度，从该行业开始，并首先尝试使用各种国内领域，工业和机构的数据所有权，利用这种情况，使用这种情况，以及未来的道路。各种行业，系统以及工业互联网的进步和进步和工业互联网的进步。将来有一个简单的判断。实际上，大数据的主题无疑是星星，但仅在相对完整的视图下，星星是尘土飞扬的，我们可以瞥见天空。
从我们持有的数据来看，2013年，中国存储市场的运输能力超过1 EB（1EB =多少），IDC发布的总存储和预测表明，在接下来的3 - 4年中，中国存储容量ISIT的总容量可能达到18 EB。根据数据存储市场的需求，互联网的需求，医疗健康，通讯，公共安全和军事行业的需求是主要需求，而这是主要需求，并且显而易见。
鉴于存储与服务器之间的密切相关性，我们可以从我们获得的信息中知道，目前在全球运行的服务器总数超过5000万，美国国内服务器的整体容量接近1000万单位。从来自各个市场的公共数据的观点，2013年中国大陆的服务器总数接近100万单位。从基因上讲，截至2013年底，中国大陆的服务器总数为超过300万个单位。
从现有存储容量的角度来看，中国目前可以存储约8EB-10EB的数据容量。可以节省的现有数据能力约为5EB，每两年将加倍一次。这些存储的数据的一般分布是：媒体/互联网帐户的现有能力的1/3，政府部门/电信公司占据1/3，以及金融，教育，制造业和服务行业的其他部分占据了数据量的其余1/3
公共数据显示，互联网搜索巨头百度在2013年的数据接近EB级别，Ali和Tencent，他们存储在存储中的数据总数已达到100 pb。电信，医疗保健，金融，财务，公共安全，运输和气象等方面也达到了数十个或数百个PB水平。
目前以IDC和EMC广泛报价广泛报价的“数字宇宙2020数字宇宙”报告预测，在2020年，全球数字宇宙将膨胀至40zb，普通人的平均人数超过5200GB。该数量将如何有效地存储并现在很难想象。但是，我们看到该报告指出，从现在到2020年，全球数字宇宙的膨胀率大约两年。结论和服务器容量调查，我们还可以做出一个相对合理的推断：目前，只能保存世界生成的数据的约1％，这意味着今天的世界能够受到今天的影响，如今已保存的数据是大约50EB，标记和用于分析的数据小于10％。
作为一个拥有全球人口和计算设备的大国，我国每年都能生成的数据量也非常大。一些数据说，在2014年，它甚至可能达到ZB级别，但是真正有效存储的数据只是很小的部分。中国。中国。中国。中国。中国。保存数据的比例约占全球数据的10％，即上述5EB。在这些数据中，已标记和用于分析的数据仅约500％，这也是近10％的比例。
随着云计算和各种行业的快速普及，各种企业和部门都提高了数据资产保存和利用的认识，以及他们愿意通过互联网和大数据来改变行业的意愿。工业公司和大型公司都进入了PB，PBB，PBB，PBB，甚至EB级数据俱乐部。在未来3 - 3年内，中国的数据总数也将增加一倍。我们预测，中国可能会在2015年突破10EB数据保存。数据和分析和分析的量也将提高到EB级别。这些数据增长将贡献互联网，政府事务，医疗，教育，安全和其他行业，相对传统的物流，制造业甚至农业具有数据所有权，数量的增加将更加明显。
什么是大数据？
列出三个常用的大数据定义：
（1）具有强大决策，洞察力和过程优化功能的大量，高增长和多元化的信息资产需要新的处理模型。
- - gartner
（2）大量数据量，快速数据流和动态数据速度，不同的数据类型和庞大的数据值。
- - IDC
（3）或大量数据，大量数据和大数据是指涉及的数据过多，无法解释，管理，处理和整理人类在合理时间内可以解释的信息。
- Wiki
大数据的其他定义也相似，可以使用几个关键字来定义大数据。
第一个是“大规模”，可以从二维来测量。一种是从时间顺序中积累大量数据，另一个是深层完善数据。
其次，“多样性”可以是不同的数据格式，例如文本，图片，视频等。它可能是不同的数据类别，例如人口数据，经济数据等。也可以有不同的数据源，例如互联网和传感器。
第三，“动态” .DATA正在不断变化，并且可以随着时间的推移迅速增加大量数据，或者可以是继续改变空间的数据。
这三个关键字定义了大数据的图像。
但是，关键能力是“快速处理速度”。如果存在如此大的尺度，多样化和动态数据，但是需要长时间的处理和分析，那么它就不称为大数据。从另一个角度来看，到实现这些数据的快速处理，必须没有办法手动实现，因此有必要使用机器实现它。
大数据是指传统软件工具无法在一定时间内捕获，管理和处理的数据集。它是一个庞大的，高的增长和多元化的信息资产，该资产需要一个新的处理模型才能制定更强的决策，洞察力和过程优化功能。
大数据技术的战略意义不是掌握大量数据信息，而是要处理这些有意义的数据。换句话说，如果您将大数据与行业进行比较，那么该行业盈利能力的关键是改善“处理”通过“处理”的数据和“添加值”的能力。
从技术上讲，大数据和云计算之间的关系与硬币的正面和背面一样密不可分。BIG数据不能用一台计算机处理，并且必须采用分布式体系结构。它的特征是大规模分布式数据挖掘的特征数据。但是它必须依靠云计算分布式处理，分布式数据库，云存储和虚拟化技术。
扩展信息：
大数据在此阶段只是互联网的特征或特征。无需保持神话或敬畏。在以云计算代表的技术创新的背景下，这些似乎很难收集和使用数据已经开始很容易通过持续的各种行业的创新，大数据将逐渐为人类创造更多价值。
这是一种反映大数据和进度基石的价值的手段。在这里，云计算，分布式处理技术，存储技术和感知技术的开发解释了来自收集，处理和存储的大数据的整个过程为了形成。
实践是大数据的最终价值。在这里，我们描绘了互联网大数据，政府大数据，公司大数据和个人大数据的四个方面的大数据的美丽图片。
现在可以计算出这种社会大数据，以及表达含义的次数。两者之间没有差异。
大数据是指从多种形式收集的大量数据组，通常具有真实的时间。网站和客户访问。这些数据不是公司客户关系管理数据库的普通数据组。从技术的角度来看，大数据和云计算之间的关系与硬币的正面和背面一样不可分割。必须使用一台计算机处理数据，并且必须采用分布式计算体系结构。它的特征是大量数据的发掘，但必须依靠云计算分布式处理，分布式数据库，云存储和/或虚拟化技术。大数据的重要性伴随着人类的普及，这是由相关部门和企业收集的。它包含数据生产商的真实意图和偏好，非传统结构和含义。2013年5月10日，阿里巴巴集团董事会主席Ma Yun将在10周年纪念党的Ali Group担任Ali Group的首席执行官淘宝（Toobao）并在聚会前发表演讲。在那个时候，移动互联网来了，当移动互联网尚未弄清楚时，大数据的时代就来了。
结论：以上是首席CTO的总内容注释，要向您介绍多少大数据。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。